Hadoop（三）通过C#/python实现Hadoop MapReduce

目录

• MapReduce
• MapReduce过程
• Hadoop Streaming
• Hadoop streaming处理步骤
• C#版MapReduce
• Python版MapReduce

 

正文

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MapReduce

Hadoop中将数据切分成块存在HDFS不同的DataNode中，如果想汇总，按照常规想法就是，移动数据到统计程序：先把数据读取到一个程序中，再进行汇总。

但是HDFS存的数据量非常大时，对汇总程序所在的服务器将产生巨大压力，并且网络IO也十分消耗资源。

为了解决这种问题，MapReduce提出一种想法：将统计程序移动到DataNode，每台DataNode（就近）统计完再汇总，充分利用DataNode的计算资源。YARN的调度决定了MapReduce程序所在的Node。

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MapReduce过程

1. 确保数据存在HDFS上
2. MapReduce提交给ResourceManager（RM），RM创建一个Job。
3. 文件分片，默认将一个数据块作为一个分片。
4. Job提交给RM，RM根据Node状态选择一台合适的Node调度AM，AM向RM申请资源，RM调度合适的NM启动Container，Container执行Task。
5. Map的输出放入环形内存缓冲区，缓存溢出时，写入磁盘，写入磁盘有以下步骤
   1. 默认根据Hash分区，分区数取决于Reduce Task的数，相同Key的记录被送到相同Reduce处理
   2. 将Map输出的结果排序
   3. 将Map数据合并
   4. MapTask处理后产生多个溢出文件，会将多个溢出文件合并，生成一个经过分区和排序的MapOutFile(MOF)，这个过程称为Spill
6. MOF输出到3%时开始进行Reduce Task
7. MapTask与ReduceTask之间传输数据的过程称为Shuffle。

下面这个图描述了具体的流程

 

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Hadoop Streaming

Hadoop中可以通过Java来编写MapReduce，针对不熟悉Java的开发者，Hadoop提供了通过可执行程序或者脚本的方式创建MapReduce的Hadoop Streaming。

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Hadoop streaming处理步骤

hadoop streaming通过用户编写的map函数中标准输入读取数据（一行一行地读取），按照map函数的处理逻辑处理后，将处理后的数据由标准输出进行输出到下一个阶段。

reduce函数也是按行读取数据，按照函数的处理逻辑处理完数据后，将它们通过标准输出写到hdfs的指定目录中。

不管使用的是何种编程语言，在map函数中，原始数据会被处理成<key,value>的形式，但是key与value之间必须通过\t分隔符分隔，分隔符左边的是key，分隔符右边的是value,如果没有使用\t分隔符，那么整行都会被当作key

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C#版MapReduce

首先，新增测试数据

vi mpdata

I love Beijing
I love China
Beijing is the capital of China

然后，将文件上传到hdfs

[root@localhost ~]# hadoop fs -put mrdata /chesterdata

新建dotnet6的console项目mapper，修改Program.cs

using System;
using System.Text.RegularExpressions;

namespace mapper
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string line;
            //Hadoop passes data to the mapper on STDIN
            while((line = Console.ReadLine()) != null)
            {
                // We only want words, so strip out punctuation, numbers, etc.
                var onlyText = Regex.Replace(line, @"\.|;|:|,|[0-9]|'", "");
                // Split at whitespace.
                var words = Regex.Matches(onlyText, @"[\w]+");
                // Loop over the words
                foreach(var word in words)
                {
                    //Emit tab-delimited key/value pairs.
                    //In this case, a word and a count of 1.
                    Console.WriteLine("{0}\t1",word);
                }
            }
        }
    }
}

发布mapper

cd /demo/dotnet/mapper/
dotnet publish  -c Release -r linux-x64 /p:PublishSingleFile=true

新建dotnet6的console项目reducer，修改Program.cs

using System;
using System.Collections.Generic;

namespace reducer
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //Dictionary for holding a count of words
            Dictionary<string, int> words = new Dictionary<string, int>();

            string line;
            //Read from STDIN
            while ((line = Console.ReadLine()) != null)
            {
                // Data from Hadoop is tab-delimited key/value pairs
                var sArr = line.Split('\t');
                // Get the word
                string word = sArr[0];
                // Get the count
                int count = Convert.ToInt32(sArr[1]);

                //Do we already have a count for the word?
                if(words.ContainsKey(word))
                {
                    //If so, increment the count
                    words[word] += count;
                } else
                {
                    //Add the key to the collection
                    words.Add(word, count);
                }
            }
            //Finally, emit each word and count
            foreach (var word in words)
            {
                //Emit tab-delimited key/value pairs.
                //In this case, a word and a count of 1.
                Console.WriteLine("{0}\t{1}", word.Key, word.Value);
            }
        }
    }
}

发布reducer

/demo/dotnet/reducer
dotnet publish  -c Release -r linux-x64 /p:PublishSingleFile=true

执行mapepr reduce

hadoop jar /usr/local/hadoop323/hadoop-3.2.3/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.2.3.jar -input /chesterdata/mrdata -output /dotnetmroutput -mapper "./mapper" -reducer "./reducer" -file /demo/dotnet/mapper/bin/Release/net6.0/linux-x64/publish/mapper -f /demo/dotnet/reducer/bin/Release/net6.0/linux-x64/publish/reducer

查看mapreduce结果

[root@localhost reducer]# hadoop fs -ls /dotnetmroutput

-rw-r--r--   1 root supergroup          0 2022-05-01 16:40 /dotnetmroutput/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 root supergroup         55 2022-05-01 16:40 /dotnetmroutput/part-00000

查看part-00000内容

[root@localhost reducer]# hadoop fs -cat /dotnetmroutput/part-00000

Beijing 2
China   2
I       2
capital 1
is      1
love    2
of      1
the     1

可以看到dotnet模式的Hadoop Streaming已经执行成功。

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Python版MapReduce

使用与dotnet模式下同样的测试数据，编写mapper

# mapper.py
import sys
import re
p = re.compile(r'\w+')
for line in sys.stdin:
    words = line.strip().split(' ')
    for word in words:
        w = p.findall(word)
        if len(w) < 1:
            continue
        s = w[0].strip().lower()
        if s != "":
            print("%s\t%s" % (s, 1))

 

编写reducer

# reducer.py
import sys
res = dict()
for word_one in sys.stdin:
    word, one = word_one.strip().split('\t')
    if word in res.keys():
        res[word] = res[word] + 1
    else:
        res[word] = 1
print(res)

 

执行mapreduce

hadoop jar /usr/local/hadoop323/hadoop-3.2.3/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.2.3.jar -input /chesterdata/mrdata -output /mroutput -mapper "python3 mapper.py" -reducer "python3 reducer.py" -file /root/mapper.py -file /root/reducer.py

 

查看mapreduce结果

[root@localhost lib]# hadoop fs -ls /mroutput

-rw-r--r--   1 root supergroup          0 2022-05-01 05:00 /mroutput/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 root supergroup         89 2022-05-01 05:00 /mroutput/part-00000

 

查看part-00000内容

[root@localhost lib]# hadoop fs -cat /mroutput/part-00000

{'beijing': 2, 'capital': 1, 'china': 2, 'i': 2, 'is': 1, 'love': 2, 'of': 1, 'the': 1}

 

 

可以看到python模式的Hadoop Streaming已经执行成功。

 

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